Odabir veličine bloka na trajnom disku može značajno utjecati na njegovu izvedbu za različite slučajeve upotrebe u području umjetne inteligencije (AI) kada se koriste Google Cloud Machine Learning (ML) i Google Cloud AI Platforma za produktivnu podatkovnu znanost. Veličina bloka odnosi se na dijelove fiksne veličine u kojima su podaci pohranjeni na disku. Ima presudnu ulogu u određivanju učinkovitosti operacija čitanja i pisanja podataka, kao i ukupne performanse diska.
Prilikom odabira odgovarajuće veličine bloka, važno je uzeti u obzir specifične zahtjeve slučaja upotrebe umjetne inteligencije koji je pri ruci. Veličina bloka utječe na različite aspekte performansi diska, uključujući propusnost, latenciju i ulazno/izlazne (I/O) operacije u sekundi (IOPS). Za optimizaciju performansi diska, bitno je razumjeti kompromise povezane s različitim veličinama blokova i uskladiti ih sa specifičnim karakteristikama radnog opterećenja.
Manja veličina bloka, poput 4 KB, prikladna je za radna opterećenja koja uključuju male nasumične operacije čitanja i pisanja. Na primjer, AI aplikacije koje često pristupaju malim datotekama ili izvode nasumično čitanje i pisanje, kao što su obrada slika ili zadaci obrade prirodnog jezika, mogu imati koristi od manje veličine bloka. To je zato što manje veličine blokova omogućuju precizniji pristup podacima, smanjujući kašnjenje povezano s traženjem i dohvaćanjem određenih informacija.
S druge strane, veće veličine blokova, poput 64 KB ili 128 KB, prikladnije su za radna opterećenja koja uključuju sekvencijalne operacije čitanja i pisanja. U scenarijima u kojima AI aplikacije obrađuju velike skupove podataka ili izvode sekvencijalno čitanje i pisanje, kao što je obuka modela dubokog učenja na velikim skupovima podataka, veća veličina bloka može poboljšati izvedbu. To je zato što veće veličine blokova omogućuju disku prijenos više podataka u jednoj I/O operaciji, što rezultira poboljšanom propusnošću i smanjenim opterećenjem.
Vrijedno je napomenuti da odabir veličine bloka također treba uzeti u obzir temeljni datotečni sustav i mogućnosti uređaja za pohranu. Na primjer, kada se koristi Google Cloud AI Platforma, trajni disk obično je formatiran s datotečnim sustavom kao što je ext4, koji ima vlastitu veličinu bloka. Važno je uskladiti veličinu bloka trajnog diska s veličinom bloka datotečnog sustava kako bi se izbjeglo nepotrebno opterećenje i maksimizirala izvedba.
Odabir veličine bloka na trajnom disku u kontekstu AI radnih opterećenja može značajno utjecati na performanse. Odabir odgovarajuće veličine bloka ovisi o konkretnom slučaju korištenja, uzimajući u obzir čimbenike kao što su vrsta izvedenih operacija (slučajne ili sekvencijalne), veličina podataka koji se obrađuju i karakteristike osnovnog datotečnog sustava. Razumijevanjem ovih razmatranja i donošenjem informirane odluke, korisnici mogu optimizirati izvedbu svojih AI aplikacija na Google Cloud Machine Learning i Google Cloud AI Platform.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning